授業科目の目的・目標・履修条件について
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授業科目の目的(日本語)
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これからの科学者・技術者の基礎となるデータサイエンスとは何かについて、実践的な取り組みを行う中で理解を深める。ソフトウェアとしては、Pythonを拡張したオープンソースのJupyter notebookを用いて、ビッグデータの扱い方、プログラミング、AI 等のデータ分析、そしてそれに必要となる経験科学である洞察について学習する。 各自の持参したラップトップに、ダウンロードした講義資料とファイルを用いて講義は進める。このため、ラップトップがない場合は講義を取ること出来ない。プログラミング初心者に対するデータサイエンスの基礎を提供するため、既に経験のある方には易しい内容となるが、他にはない情報に触れることは可能である。毎年1回、データサイエンスに関する外部講師に講演をお願いしており、今年はメタバースについてお話を頂く予定である。
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授業科目の目的(英語)
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You can get a comprehensive understanding of data science which is the basis for scientists and engineers through a practical software engagement. Open source software, Jupyter notebook which is the extension of interactive Python is used. You can learn how to deal with big data, programming, data analysis in terms of AI. This lecture is suitable for novices on data science, but also provides valuable information for experienced students.
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キーワード
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Python、Jupyter notebook、データサイエンス、プログラミング、データ分析、
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履修条件
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各自ラップトップ(タブレットに関しては確認中)の持参が必須。教材ウェアのインストールに5GBの空き領域が必要。 ラップトップのOSは、MacOS, Windows, Linux(Unix)であることが必要である。 基本的なラップトップの操作と、簡単なコマンドを入力出来る技能。プログラミングについての興味がないと、継続は大変な可能性がある。
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※
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学位プログラムの学修目標
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授業科目の到達目標(評価の観点)
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主
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1KED-GES20:A-1. (主体的な学び)深い専門的知識と豊かな教養を背景とし、自ら問題を見出し、創造的・批判的に吟味・検討することができる。 1KED-GES20:A-2. (協働)多様な知の交流を行い、他者と協働し問題解決にあたることができる。
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従
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※学修目標と授業科目の結びつきの強さ
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カリキュラム・マップ
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ルーブリック
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授業科目の実施方法について
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授業の方法
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教授・学習法
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遠隔授業
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Moodleコース情報
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使用する教材
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教材の配布方法
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テキスト
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授業計画
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授業計画は予定であり、学びの進捗に合わせて変更することがあります。 1単位あたりの学修時間(45時間)の内訳(目安) (講義・演習の場合)授業内学修15時間、事前・事後学修30時間 (実験、実習および実技の場合)授業内学修30~45時間、事前・事後学修0~15時間
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授業のテーマ
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授業の内容(90分授業=2時間)
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事前/事後学修の内容
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1
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備考
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授業科目の成績評価の方法について
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レポート
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授業科目に関する学習相談について
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担当教員による学習相談
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合理的配慮について
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障害(難病・慢性疾患含む)があり、通常の方法による授業を受けることが困難な場合には、教育目的の本質的な変更など過重な負担を伴わない限り、合理的配慮を受けることができます。合理的配慮とは、教授・学習法の変更、成績評価の方法の変更、授業情報の保障(資料の字幕化、個別の資料配布、録音・撮影の許可)、受講環境の調整などを指します。実際の方法については担当教員と建設的対話を行った上で決定されます。 <相談窓口> キャンパスライフ・健康支援センター インクルージョン支援推進室(伊都地区センター1号館1階) (電話:092-802-5859 E-mail:inclusion@chc.kyushu-u.ac.jp)
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修学上の合理的配慮の流れに関する部局HP
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https://www.artsci.kyushu-u.ac.jp/campus_life/support.html
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